São Paulo — InkDesign News — O aumento contínuo na adoção de machine learning e deep learning tem gerado discussões sobre a manutenção e testes automatizados no desenvolvimento de modelos. Especialistas apontam que a qualidade do código e seu teste são fundamentais para garantir resultados confiáveis.
Arquitetura de modelo
Uma análise detalhada da arquitetura dos modelos é imperativa. Os cientistas de dados frequentemente utilizam Jupyter Notebooks para desenvolver código, mas nem sempre essas ferramentas são as mais adequadas para testes. O encapsulamento de funções em categorias específicas permite que o código se mantenha limpo e testável. Em vez de testar o código em uma única execução, práticas recomendadas sugerem que ele seja dividido em unidades menores, permitindo uma melhor modularidade.
“Os testes verificam se o código se comporta como esperado após alterações ou adições, alertando quando algo falha.”
(“These tests verify that your code behaves as expected — especially after changes or additions — and alert you when something breaks.”)— Especialista em Engenharia de Software
Treinamento e otimização
A otimização de modelos de deep learning é um processo complexo, exigindo algoritmos robustos e boas práticas de programação. Um dos aspectos críticos é a parametrizeção de caminhos e valores, que promove a flexibilidade e facilita a testabilidade. Ser capaz de rodar diferentes cenários com entradas variadas ajuda a identificar problemas antes que eles se tornem críticos.
Um exemplo prático de pipelines que utiliza esse princípio é a função de carregamento de dados, que deve ser capaz de lidar com mudanças na estrutura dos dados de entrada. Isso não só melhora a eficiência do código, mas também assegura uma execução mais fluida e com menos erros.
Resultados e métricas
Recentemente, foi discutido como o uso de testes automatizados pode reduzir significativamente o tempo de depuração e garantir que modificações em um projeto não introduzam falhas inesperadas. A implementação de unit tests e integration tests se torna crucial, especialmente em etapas importantes como a preparação de dados e avaliação de modelos.
“Com testes automatizados, podemos verificar se uma função continua a se comportar da mesma forma após mudanças, minimizando a introdução de bugs.”
(“This allows us to verify that a function continues to behave the same way after changes, minimizing the introduction of bugs.”)— Engenheiro de Dados
A estratégia se posiciona não apenas como uma garantia de qualidade, mas também como um facilitador para futuras inovações em machine learning. À medida que as práticas se solidificam, a tendência é que os cientistas de dados evoluam suas habilidades, abraçando conceitos de engenharia de software.
O caminho da pesquisa em machine learning certamente estará alinhado com práticas que garantam a qualidade de resultados. Iniciativas para estruturar projetos e a adoção de pipelines eficientes serão vitais para as aplicações práticas na indústria.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
